Análise do fluxo de valor sob uma perspectiva estocástica
Bibliographic record
Abstract
A aplicação da produção enxuta (PE) surge como uma resposta à busca por aumento da competitividade em um mercado globalizado. Dentre as práticas utilizadas na aplicação da PE, o mapeamento do fluxo de valor (MFV) serve como meio para identificar desperdícios e direcionar a aplicação das demais práticas, sendo, consequentemente, uma das mais adotadas. O MFV permite mapear fluxos de materiais e informações de controle da produção. No entanto, o MFV possui uma abordagem determinística, o que limita o poder de modelagem e dificulta o mapeamento de modelos dinâmicos. Nesse sentido, este trabalho objetiva a proposição de um método de identificação de oportunidades de melhorias que combine o mapeamento de fluxo de valor e simulação de Monte Carlo, de modo a levar em consideração as incertezas do fluxo de valor na sua análise de lead time. Os resultados obtidos mostram que essa nova abordagem permite identificar oportunidades de melhoria que não seriam contempladas em uma aplicação tradicional do MFV, possibilitando atuar não somente em valores nominais dos processos, mas também em sua variação.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".